Verfügbarkeit: Skalierung | Technische Universität München

Skalierung: eine Einführung in die Methodik zur Entwicklung von Test- und Meßinstrumenten in den Verhaltenswissenschaften

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Gediga, Günther 1953- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Münster Lit 1998
Schriftenreihe:	Osnabrücker Schriften zur Psychologie 5
Schlagwörter:	Psychologie Skalierung Verhaltenswissenschaften Methode Einführung
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adam_text	Titel: Skalierung Autor: Gediga, Günther Jahr: 1998 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 9 1.1 Zielsetzung der Skalierung 9 1.2 Zum Aufbau des Buches 9 1.3 Weiterführende Texte zur Skalierung 11 2 Grundlagen und Abgrenzungen 12 2.1 Meßtheoretische Grundlagen der Skalierung 12 2.1.1 Die Teile eines Meßsystems 12 2.1.2 Der Begriff der Messung 13 2.1.3 Artefakte 15 2.1.4 Fragestellungen der Meßtheorie 17 2.2 Skalierung und angrenzende Gebiete 19 2.2.1 Skalierung und die Inhalte 19 2.2.2 Skalierung und Psychophysik 19 2.2.3 Skalierung und Statistik 20 2.2.4 Skalierung und Datentheorie 21 2.3 Skalierung und klassische Testtheorie 22 2.3.1 Testtheorien und klassische Testtheorie 22 2.3.2 Die klassische Testtheorie: Eine Kurzdarstellung 23 2.3.3 Ein Beispiel zur klassischen Testtheorie 25 2.4 Weiterführende Literatur 29 2.5 Verständnisfragen 29 3 Einfache und klassische Skalierungs-Modelle 30 3.1 Die Guttman-Skala 31 3.1.1 Die Datentheorie 31 3.1.2 Das Meßmodell 31 3.1.3 Klassische Anwendungen 33 3.1.4 Skalenkonstruktion und Modellkontrolle 34 3.1.5 Die Aufgabencharakteristik 35 3.1.6 Erweiterungen der Guttman-Skalierung 36 3.1.7 Ein Beispiel zur Guttman-Skalierung 38 3.2 Die Coombs-Skala 39 3.2.1 Die Datentheorie 39 3.2.2 Das Meßmodell 40 3.2.3 Klassische Anwendungen 43 3.2.4 Skalenkonstruktion mit der kombinatorischen Schätzmethode 43 3.2.5 Skalenkonstruktion mit einer parametrischen Schätzmethode 47 3.3 Die Parallelogramm-Skala 53 3.3.1 Die Datentheorie 53 3.3.2 Das Meßmodell 54 3.3.3 Klassische Anwendungen 54 3.3.4 Skalenkonstruktion 55 3.3.5 Ein Beispiel zur Parallelogramm-Skalierung 57 3.4 Verständnisfragen 58 4 Begriffsanalyse 60 4.1 Die Datentheorie 60 4.2 Datenformat und Definitionen 62 4.3 Begriffsverbände und Liniendiagramme 63 4.4 Zweigruppenvergleiche in Begriffsverbänden: Ein Beitrag zur Lösung des Bedeutsamkeitsproblems 66 4.5 Verständnisfragen 67 5 Statistische Analyse von binären Ereignissen 69 5.1 Prozentzahlen und deren Transformationen 69 5.2 Das Modell der logistischen Regression 74 5.2.1 Logistische Regression mit einer unabhängigen Variablen . 74 5.2.2 Multiple logistische Regression 76 5.3 Klassische Anwendungen der logistischen Regression 76 5.3.1 Die Challenger-Katastrophe 76 5.3.2 Vorhersage des Herzinfarktrisikos 77 5.4 Maximum-Likelihood-Schätzungen 78 5.4.1 Schätzmethodik am Beispiel des Bernoulli-Prozesses .... 78 5.4.2 Die Schätzmethodik für die logistischen Regression 79 5.5 Modelltests und Signifikanztests 81 5.5.1 Modelltests 81 5.5.2 Signifikanztests 82 5.6 Ein kommentiertes Beispiel 82 5.7 Probit-Modelle 85 5.8 Ein Anwendungsbeispiel: Die Schätzung von psycho-physischen Funktionen 88 5.9 Verständnisfragen 89 6 Wahlmodelle für Präferenz-Daten 90 6.1 Die Datentheorie und Aufgabenstellung 90 6.2 Das Bradley-Terry-Luce (BTL) Modell 91 6.2.1 Grundannahmendes Modells 91 6.2.2 Klassische Anwendungen 95 6.2.3 Das BTL-Modell und die logistische Regression 96 6.3 Ein kommentiertes Beispiel 97 6.3.1 Eine Näherungslösung 99 6.4 Verbesserung der Modellanpassung 100 6.4.1 Übereinstimmung von Dominanzmatrizen 101 6.4.2 Zirkuläre Triaden 102 6.5 Thurstone-Skalierung: Zum Gesetz des Vergleichsurteils 104 6.6 Probleme der Datenanalyse bei Präferenzdaten 105 6.7 Verständnisfragen 106 7 Item-Response-Theorien und das Rasch-Modell 107 7.1 Die Datentheorie 107 7.2 Grundannahmen des Rasch-Modells 108 7.3 Eigenschaften des Rasch-Modells 109 7.4 Parameterschätzung und Modellanpassung im Rasch-Modell .... 110 7.4.1 Eine Näherungsmethode 111 7.4.2 Ein grafischer Modellcheck 114 7.5 Probleme der Rasch-Skalierung 116 7.6 Weitere Modelle 116 7.6.1 Das Birnbaum-Modell 116 7.6.2 Berücksichtigung von Ratemöglichkeiten 118 7.6.3 Die Probit-Variante: Das Lord-Modell 118 7.7 Verständnisfragen 118 8 Signalentdeckungstheorie 119 8.1 Ursprung und Zielrichtung 119 8.2 Die Datentheorie 120 8.2.1 Ein Datenpunkt 120 8.2.2 Mehrere Datenpunkte 122 8.3 Die klassische Signalentdeckungstheorie 124 8.3.1 Die Sensitivitätstheorie 124 8.3.2 Eine Theorie der Reaktionsneigung 126 8.4 Parameterschätzung 127 8.5 Die Logit-Variante 128 8.6 Probleme 129 8.7 Verständnisfragen 130 Literatur 131 Anhänge 137 Tabelle der Normal-Verteilung 138 Tabelle der logistischen Verteilung 139 Autorenindex 140 Begriffsindex 143 Glossar 147 Symbolverzeichnis 153
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